使用tensorflow-gpu时候from tensorflow import keras

是的，当使用 TensorFlow-GPU 时，如果需要使用 Keras API，需要使用以下代码导入 Keras：

from tensorflow import keras

这是因为 TensorFlow-GPU 版本集成了 Keras，因此我们可以直接从 TensorFlow 导入 Keras，而不需要再安装独立的 Keras 库。同时，由于 TensorFlow-GPU 版本支持 GPU 计算，因此我们还需要确保系统上已正确安装了 CUDA 和 cuDNN。

相关问题

from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose这句代码在tensorflow-cpu里面没有报错，但是放在tensorflow-gpu里面就报错了

这种情况可能是因为您的GPU版本的TensorFlow没有正确安装或配置。您可以尝试以下步骤：

1. 确保您已正确安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库，并且版本与您安装的TensorFlow版本兼容。

2. 确保您已正确安装GPU版本的TensorFlow，并且已在代码中正确设置了GPU运行环境。例如，在代码中添加以下代码：

   import tensorflow as tf
   physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

这将允许TensorFlow动态分配GPU内存，以避免内存不足的问题。

3. 如果您的GPU版本的TensorFlow仍然报错，请尝试使用CPU版本的TensorFlow运行您的代码，以确定问题是否与您的代码有关。如果代码在CPU版本的TensorFlow中可以正常运行，则可能是与GPU版本的TensorFlow的安装或配置有关的问题。

希望这些步骤可以帮助您解决问题。

tensorflow-gpu 2.2.0对应keras

TensorFlow 2.2.0 包含了 Keras 的最新版本，因此可以直接使用 TensorFlow 2.2.0 的 keras 模块。如果你已经安装了 TensorFlow 2.2.0，那么你可以通过以下代码来导入 TensorFlow 的 keras 模块：

from tensorflow import keras

这样你就可以使用 TensorFlow 的 keras 模块了。如果你想使用独立的 Keras 库，可以安装 Keras 2.4.0 版本，如下所示：

pip install keras==2.4.0

这样你就可以在代码中导入独立的 Keras 库了：

import keras